package com.example.everying.utils;


import com.alibaba.fastjson2.JSON;
import com.example.everying.constant.CacheConstants;
import com.example.everying.model.entity.system.SysNotification;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.*;
import org.springframework.stereotype.Component;


import java.time.LocalDate;
import java.util.*;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

/**
 * Redis 工具类
 */
@Slf4j
@SuppressWarnings(value = { "unchecked", "rawtypes" })
@Component
public class RedisUtils {

    @Autowired
    public RedisTemplate redisTemplate;


    /**
     * 缓存基本的对象，Integer、String、实体类等
     *
     * @param key 缓存的键值
     * @param value 缓存的值
     */
    public <T> void setCacheObject(final String key, final T value)
    {
        redisTemplate.opsForValue().set(key, value);
    }

    /**
     * 缓存基本的对象，Integer、String、实体类等
     *
     * @param key 缓存的键值
     * @param value 缓存的值
     * @param timeout 时间
     * @param timeUnit 时间颗粒度
     */
    public <T> void setCacheObject(final String key, final T value, final Integer timeout, final TimeUnit timeUnit)
    {
        redisTemplate.opsForValue().set(key, value, timeout, timeUnit);
    }

    /**
     * 设置有效时间
     *
     * @param key Redis键
     * @param timeout 超时时间
     * @return true=设置成功；false=设置失败
     */
    public boolean expire(final String key, final long timeout)
    {
        return expire(key, timeout, TimeUnit.SECONDS);
    }

    /**
     * 设置有效时间
     *
     * @param key Redis键
     * @param timeout 超时时间
     * @param unit 时间单位
     * @return true=设置成功；false=设置失败
     */
    public boolean expire(final String key, final long timeout, final TimeUnit unit)
    {
        return redisTemplate.expire(key, timeout, unit);
    }

    /**
     * 获取有效时间
     *
     * @param key Redis键
     * @return 有效时间
     */
    public long getExpire(final String key)
    {
        return redisTemplate.getExpire(key);
    }

    /**
     * 判断 key是否存在
     *
     * @param key 键
     * @return true 存在 false不存在
     */
    public Boolean hasKey(String key)
    {
        return redisTemplate.hasKey(key);
    }

    /**
     * 获得缓存的基本对象。
     *
     * @param key 缓存键值
     * @return 缓存键值对应的数据
     */
    public <T> T getCacheObject(final String key)
    {
        ValueOperations<String, T> operation = redisTemplate.opsForValue();
        return operation.get(key);
    }



    /**
     * 删除集合对象
     *
     * @param collection 多个对象
     * @return
     */
    public boolean deleteObject(final Collection collection)
    {
        return redisTemplate.delete(collection) > 0;
    }

    /**
     * 缓存List数据
     *
     * @param key 缓存的键值
     * @param dataList 待缓存的List数据
     * @return 缓存的对象
     */
    public <T> long setCacheList(final String key, final List<T> dataList)
    {
        Long count = redisTemplate.opsForList().rightPushAll(key, dataList);
        return count == null ? 0 : count;
    }

    /**
     * 获得缓存的list对象
     *
     * @param key 缓存的键值
     * @return 缓存键值对应的数据
     */
    public <T> List<T> getCacheList(final String key)
    {
        return redisTemplate.opsForList().range(key, 0, -1);
    }

    /**
     * 缓存Set
     *
     * @param key 缓存键值
     * @param dataSet 缓存的数据
     * @return 缓存数据的对象
     */
    public <T> BoundSetOperations<String, T> setCacheSet(final String key, final Set<T> dataSet)
    {
        BoundSetOperations<String, T> setOperation = redisTemplate.boundSetOps(key);
        Iterator<T> it = dataSet.iterator();
        while (it.hasNext())
        {
            setOperation.add(it.next());
        }
        return setOperation;
    }

    /**
     * 缓存Set
     *
     * @param key      缓存键值
     * @param dataSet  缓存的数据
     * @param timeout  时间
     * @param timeUnit 时间颗粒度
     * @return 缓存数据的对象
     */
    public <T> BoundSetOperations<String, T> setCacheSet(final String key, final Set<T> dataSet, final Integer timeout, final TimeUnit timeUnit) {
        BoundSetOperations<String, T> setOperation = redisTemplate.boundSetOps(key);
        Iterator<T> it = dataSet.iterator();
        while (it.hasNext()) {
            setOperation.add(it.next());
        }
        // 设置过期时间
        if (timeout != null && timeUnit != null) {
            redisTemplate.expire(key, timeout, timeUnit);
        }
        return setOperation;
    }

    /**
     * 获得缓存的set
     *
     * @param key
     * @return
     */
    public <T> Set<T> getCacheSet(final String key)
    {
        return redisTemplate.opsForSet().members(key);
    }

    /**
     * 缓存Map
     *
     * @param key
     * @param dataMap
     */
    public <T> void setCacheMap(final String key, final Map<String, T> dataMap)
    {
        if (dataMap != null) {
            redisTemplate.opsForHash().putAll(key, dataMap);
        }
    }

    /**
     * 获得缓存的Map
     *
     * @param key
     * @return
     */
    public <T> Map<String, T> getCacheMap(final String key)
    {
        return redisTemplate.opsForHash().entries(key);
    }

    /**
     * 往Hash中存入数据
     *
     * @param key Redis键
     * @param hKey Hash键
     * @param value 值
     */
    public <T> void setCacheMapValue(final String key, final String hKey, final T value)
    {
        redisTemplate.opsForHash().put(key, hKey, value);
    }
    /**
     * 往Hash中存入数据
     *
     * @param key Redis键
     * @param hKey Hash键
     * @param value 值
     */
    public <T> void setCacheMapValue(final String key, final Long hKey, final T value)
    {
        redisTemplate.opsForHash().put(key, String.valueOf(hKey), value);
    }

    /**
     * 获取Hash中的数据
     *
     * @param key Redis键
     * @param hKey Hash键
     * @return Hash中的对象
     */
    public <T> T getCacheMapValue(final String key, final String hKey)
    {
        HashOperations<String, String, T> opsForHash = redisTemplate.opsForHash();
        return opsForHash.get(key, hKey);
    }

    /**
     * 获取多个Hash中的数据
     *
     * @param key Redis键
     * @param hKeys Hash键集合
     * @return Hash对象集合
     */
    public <T> List<T> getMultiCacheMapValue(final String key, final Collection<Object> hKeys)
    {
        return redisTemplate.opsForHash().multiGet(key, hKeys);
    }

    /**
     * 删除Hash中的某条数据
     *
     * @param key Redis键
     * @param hKey Hash键
     * @return 是否成功
     */
    public boolean deleteCacheMapValue(final String key, final String hKey)
    {
        Boolean hasKey = redisTemplate.opsForHash().hasKey(key, hKey);
        if (hasKey) {
            Long deleted = redisTemplate.opsForHash().delete(key, hKey);
            return deleted != null && deleted > 0;
        }
        return false;
    }

    /**
     * 获得缓存的基本对象列表
     *
     * @param pattern 字符串前缀
     * @return 对象列表
     */
    public Collection<String> keys(final String pattern)
    {
        try {
            return redisTemplate.keys(pattern);
        } catch (Exception e) {
            log.error("Error while fetching keys from Redis: {}", e.getMessage(), e);
            return Collections.emptyList();
        }
    }
    /**
     * 记录每日活跃用户(DAU)
     *
     * @param userId 用户ID，用于标识一个唯一用户
     *
     * 该方法通过在Redis中使用HyperLogLog数据结构来记录每日的活跃用户数
     * HyperLogLog是一种概率数据结构，适用于在大数据集上进行去重计数，尤其适用于内存有限的场景
     * 通过使用"日期:HyperLogLog"作为键，将每天的活跃用户ID添加到该键中，可以高效地统计每日的活跃用户数
     * 这种方法的优点是内存使用量远小于传统集合结构，适合处理大规模数据集
     */
    public void recordDAU(String userId) {
        // 生成当天的Key，格式为"dau:YYYY-MM-DD"
        String todayKey = CacheConstants.DAU_KEY + LocalDate.now();
        // 使用HyperLogLog结构，将用户ID添加到当天的Key中
        redisTemplate.opsForHyperLogLog().add(todayKey,  userId);
    }
    /**
     * 获取指定日期的日活跃用户数(DAU)
     *
     * @param date 要查询的日期
     * @return 估计的活跃用户数（Long类型）
     */
    public Long getDAUCount(LocalDate date) {
        String key = CacheConstants.DAU_KEY + date;
        return redisTemplate.opsForHyperLogLog().size(key);
    }

    /**
     * 存储离线消息到Redis
     * @param key
     * @param notification
     */
    public void leftPush (String key, SysNotification notification) {
        String json = JSON.toJSONString (notification);
        redisTemplate.opsForList ().leftPush (key, json);
    }

}
